La Ciencia de Datos adquiere cada vez más importancia en el ámbito laboral, al punto de que la gran demanda no suele satisfacerse con suficientes profesionales, y aporta valor en todos los sectores productivos e industrias. En este post exploraremos las posibles salidas laborales y ejemplos de puestos que ocupan nuestros graduados y graduadas.
Desde el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada del Departamento de Computación en la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA te invitamos el próximo jueves 18 de mayo de 19.30 a 21.30, al aula 1402 del nuevo pabellón en el Instituto de Ciencias de la Computación, para que seas testigo de una aguerrida batalla de prompters.
En noviembre de 2022 se desarrolló en el Cero más Infinito el «Primer Workshop Argentino de Investigación en NLP», destinado a reunir a investigadores, investigadoras y estudiantes de nuestro país para armar una comunidad y acelerar colaboraciones cientificas en temas asociados al Procesamiento de Lenguaje Natural.
Por Juan Pablo Sokil – En este post se presentan los principales resultados de la Tesis de Maestría, que tiene como propósito analizar la producción científica sobre Estudios de Género en Ciencias Sociales en el periodo 2004-2018, mediante la base bibliométrica Scopus, buscando conocer su distribución espacio temporal, su magnitud y temáticas y si éstas se correlacionan con Índices de Disparidad de Género.
Luz Bavassi es investigadora de CONICET en el Laboratorio de Neurociencias de la Memoria (LNM) del Instituto de Fisiología Biología Molecular y Neurociencias (IFIByNE UBA-CONICET). Es Licenciada y Doctora en Física (UBA). En esta entrevista nos cuenta cómo interactúan la neurociencia de la memoria, la ciencia de datos y el aprendizaje automático en sus investigaciones. También comenta sobre su experiencia de dar clases en la Maestría.
Por Sergio A. De Raco – La movilidad laboral resume aspectos dinámicos y estructurales del funcionamiento de los mercados de trabajo. Al analizar los flujos de empleo con métodos de redes complejas se encontró que las redes extraídas presentan una estructura densa con un gran componente conexo y caminos cortos, que evidencian meso-estructuras de centro periferia y agrupamientos sectoriales en comunidades.
Viktoriya Semeshenko es investigadora adjunta del Instituto Interdisciplinario de Economía Política IIEP CONICET-UBA, donde integra el Laboratorio de Redes y Sistemas Complejos (NETLAB). Durante este diálogo con el blog Predictivos, Viktoriya nos cuenta cómo la aplicación del modelado, simulación y ciencia de datos en fenómenos complejos, tales como un sistema económico-financiero, puede enriquecer significativamente su análisis.
Daniel Yankelevich es informático, licenciado en la ESLAI en Argentina y recibió su PhD en la Universidad de Pisa. Es socio fundador de Practia y recientemente fue designado Director del área de Datos de Fundar, una organización dedicada al estudio, la investigación y el diseño de políticas públicas con foco en el desarrollo de una Argentina sustentable e inclusiva. Para conocer más sobre este nuevo rol, Predictivos dialogó en profundidad con él.
Por Guillermo Poblete. En el campo de estudio de las neurociencias, las patologías psiquiátricas suelen ser estudiadas desde el punto de vista genético y también a partir de estudios por imágenes del cerebro. Pero existen escasos métodos que combinen ambos enfoques para intentar responder a nuevos interrogantes en el área de la salud mental. Es por ello que nos propusimos desarrollar una nueva herramienta destinada a relacionar los resultados obtenidos en ambas áreas de estudio.
Por Osvaldo Burastero. En 2019 tuve la oportunidad de realizar una pasantía en el European Molecular Biology Laboratory (EMBL), Hamburgo, Alemania. Durante ese período trabajé en el grupo de la investigadora Maria Garcia Alai, junto con quien presentamos recientemente el proyecto “eSPC, una plataforma online para analizar datos biofísicos”.
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